Toxicogenomic analysis of susceptibility to inhaled urban particulate matter in mice with chronic lung inflammation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with chronic lung disease are at increased risk of adverse health effects from airborne particulate matter. Characterization of underlying pollutant-phenotype interactions may require comprehensive strategies. Here, a toxicogenomic approach was used to investigate how inflammation modifies the pulmonary response to urban particulate matter. RESULTS: Transgenic mice with constitutive pulmonary overexpression of tumour necrosis factor (TNF)-alpha under the control of the surfactant protein C promoter and wildtype littermates (C57BL/6 background) were exposed by inhalation for 4 h to particulate matter (0 or 42 mg/m3 EHC-6802) and euthanized 0 or 24 h post-exposure. The low alveolar dose of particles (16 mug) did not provoke an inflammatory response in the lungs of wildtype mice, nor exacerbate the chronic inflammation in TNF animals. Real-time PCR confirmed particle-dependent increases of CYP1A1 (30-100%), endothelin-1 (20-40%), and metallothionein-II (20-40%) mRNA in wildtype and TNF mice (p < 0.05), validating delivery of a biologically-effective dose. Despite detection of striking genotype-related differences, including activation of immune and inflammatory pathways consistent with the TNF-induced pathology, and time-related effects attributable to stress from nose-only exposure, microarray analysis failed to identify effects of the inhaled particles. Remarkably, the presence of chronic inflammation did not measurably amplify the transcriptional response to particulate matter. CONCLUSION: Our data support the hypothesis that health effects of acute exposure to urban particles are dominated by activation of specific physiological response cascades rather than widespread changes in gene expression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle